


# 精通 Spark 内核原理、能诊断复杂性能瓶颈、进行深度调优（JVM/GC、Shuffle、内存管理、执行计划优化、
# 资源动态分配、数据倾斜处理、存储格式选择等）的人才非常稀缺


# 决定选择大数据，专攻pyspark

# 能将 PySpark（尤其是 Spark SQL, Structured Streaming）性能优化做到“极致”的人才是相对稀少的。
# 市场上大量的是会使用 Spark API 进行基础开发的工程师，但能解决深层次性能问题的高手不多。这给了你差异化的竞争优势


# 基础巩固： 确保熟练掌握 Spark Core, Spark SQL, DataFrame/Dataset API。深入理解 RDD 执行模型、DAG Scheduler、Task Scheduler。

# 解执行计划： 学会阅读和分析 Spark UI 中的 Jobs/Stages/Tasks 信息，特别是 SQL/DataFrame 的执行计划（explain() 方法），理解 Catalyst 优化器。

# 瓶颈定位： 掌握识别数据倾斜、Shuffle 瓶颈（数据量、网络、磁盘IO）、GC 问题、Executor/Task 配置不当、资源利用不足等的方法。

# 调优手段： 深入学习分区（Partitioning）、分桶（Bucketing）、缓存策略（Cache/Persist Level）、广播变量（Broadcast）、
    # Join 策略选择（SortMergeJoin, BroadcastJoin）、资源参数调优（Executor/Memory/Core/Parallelism）、
    # 动态资源分配、代码优化（避免 UDF 低效，使用 Column 函数）、数据格式选择（Parquet/ORC 优化）、推测执行等。

# 高级主题： Spark 内存管理模型（Unified Memory Manager），JVM 调优基础，Shuffle Service 原理（ESS），
#   AQE（Adaptive Query Execution - Spark 3.x 重点！），DPP（Dynamic Partition Pruning）。


# 运行慢、资源消耗大的任务，尝试分析和优化。
# 量化成果： 记录优化前后的指标对比（运行时间、CPU/内存消耗、Shuffle 数据量、成本节省）



# 现有经验复用：你已在大数据领域，PySpark基础（如DataFrame操作、SQL）可直接迁移，无需从零学新领域。
# 学习资源集中：只需专注调优技术（如分区策略、内存管理、执行计划优化），而非全栈开发的全套技能。
# 案例驱动学习：通过优化真实任务（如10亿级数据Join提速）快速积累经验，面试可直接展示成果


# Advanced Analytics with Spark: Patterns for Learning from Data at Scale
# 《High Performance Spark》（Holden Karau）
# 《Spark: The Definitive Guide》（Bill Chambers
# 《Spark in Action》：案例驱动深入内核机制